YOLOの案件一覧

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該当件数:6

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案件内容

アミューズメント業界においてYoloXを使用し、カメラ画像からの物体を検知して分類するモデルの開発業務を行っていただきます。

すでに開発が進んでおり、起こっている問題に対し解決へ向けての提案や実際に手を動かしていただきます。
作業概要:

画像認識において、画像の学習、検証、問題点洗出し、対策対応などの研究支援

必須スキル
・Yoloシリーズの使用経験
・明るくコミュニケーション能力が高い方
・勤怠良好な方
・日本語で技術的なコミュニケーション及び仕様書が理解できる方
案件内容

概要:
アミューズメント系企業においてOpen CVやYOLOを使用し物体の軌跡や画像のある一面を認識、検出するモデルのブラッシュアップをお任せします。

体制:
3人体制

環境:
ubuntu
CUDA
OpenCV
YOLOX
PyTorch

必須スキル

・OpenCVやYOLOの経験

案件内容

従来人手にて業務遂行していたものを自動化技術を駆使して
スマート店舗を実現していくことが最終目的。
現状:
既に実証実験が済み全国展開を予定している業態もありますが、
実証実験(PoC)段階のものも多数。
内容:
・実証段階の技術についてはプロトタイプを自ら設計し、PoCを推進。
・画像モデルの構築だけではなく店舗/工場で使われる
撮影する装置を置く必要、国内、世界の店舗のデータを集約する必要もあるので、
それらを既存システム等と連携したりするアーキテクチャ。
・現在プロトタイプは開発(画像モデル)しているので、チューニング

必須スキル

・Python,C#,C++いずれかの言語での開発経験必須 
・画像認識やセンサーデータの機械学習スキル
・システム設計・アーキテクチャの経験

案件内容

[ポジション]:AIエンジニア

・機械学習/深層学習の研究/アルゴリズム実装

・大手企業と連携した研究/ソリューション開発、自社プロダクトの開発

必須スキル

・Scipy/Numpy, Scikit-Learn, Pandas, Tensorflow, Keras, Chainer, PyTorchなどのフレームワークを利用した機械学習における実装経験
・機械学習の理論的背景を理解
・機械学習のモデルの理解(線形回帰, アンサンブル学習, 勾配ブースティング, RNN, CNN, GCN, GAN, YOLOなど)
・論文のモデルを実装する能力
・複数のセンサやデバイスを用いたシステムの構築・運用経験
・機械学習を用いたロボット制御システムのインテグレート経験
・高いコミュニケーションスキル(ビジネスレベルの日本語)

案件内容
■業務内容
 機械学習・ディープラーニングなどを活用して自社サービス開発を行うチームにて、
機械学習・ディープラーニングなどを活用して、新たなサービスの開発や機能の改善を行います。
具体的には、下記の業務を担当します。
・投稿されたファッション商品画像、スナップ写真の画像認識向上
・ユーザの持ち物かから好みの予測およびコーディネートの提案
■業務の特徴:
・大量のユーザデータ、洋服、コーディネートの画像を扱う事が出来ます。
・既存の仕組みにとらわれることなく、新しい技術にチャレンジできる環境です。
■主に利用している技術
Golang Python Tensorflow, MySQL
必須スキル

・SQL、Pythonが使えること
・機械学習/深層学習/統計学についての基礎的な知識 
・TensorFlowを使える方
・深層学習のライブラリやマネージドサービスを使い、画像分類、物体認識のモデルを作成できるスキル
・深層学習を使った実務経験があり、リリース後にモデルの改善に取り組んだことがある方(半年~1年以上)

案件内容
【業務内容】
内視鏡診断支援ソフトウェアに内蔵される画像認識モデル(AIモデル)の開発
画像認識モデルの性能評価
教師データ作成ツールの開発及びデータセットの整備
【研究開発部門】 リードAIエンジニア
【担当】
リードAIエンジニア
【開発環境】
言語 : Python/C++など
フレームワーク : TensorFlow/YOLOv3/Caffe2など
コミュニケーションツール : Slack/Trelloなど
計算環境: Nvidia V100x8を搭載した社内サーバー
その他ツール: Docker, Kubernetesなど
※最新のツール、技術の取り込みに積極的な社風です
必須スキル

画像認識技術に興味があること
画像認識系のプロジェクトリード経験者
TensorFlow, Caffe2, YOLOv3などの経験
(英語)論文を不自由なく読めること

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